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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Unidades Centrais. |
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Data corrente: |
13/05/2013 |
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Data da última atualização: |
12/06/2017 |
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Autoria: |
LUCHE, H. de S.; SILVA, J. A. G. da; NORNBERG, R.; SILVEIRA, S. F. S. da; BARETTA, D.; GROLI, E. L.; MAIA, L. C. da; OLIVEIRA, A. C. de. |
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Afiliação: |
Henrique de Souza Luche, UFPEL; José Antonio Gonzalez da Silva, Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul; Rafael Nörnberg, UFPEL; Solange Ferreira Silveira da Silveira, UFPEL; Diego Baretta, UFPEL; Eder Licieri Groli, UFPEL; Luciano Carlos da Maia, UFPEL; Antônio Costa de Oliveira, UFPEL. |
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Título: |
Desempenho per se e parâmetros genéticos de linhagens de trigo com expressão do caráter "stay-green". |
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Ano de publicação: |
2013 |
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Fonte/Imprenta: |
Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 48, n. 2, p. 167-173, fev. 2013. |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
Título em inglês: Per se performance and genetic parameters of wheat lines expressing the ?stay?green? character. |
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Conteúdo: |
O objetivo deste trabalho foi determinar o desempenho per se e os parâmetros genéticos de caracteres de interesse, em linhagens de trigo que expressam ou não o caráter “stay?green”. O experimento foi conduzido em 2003, 2004 e 2005, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com três repetições. Foram avaliadas 32 linhagens irmãs de trigo, 15com e 17sem o caráter “stay?green”. Aslinhagens portadoras desse caráter apresentaram maior produtividade de grãos, maior número de grãos por espiga menor massa de mil grãos. Além disso, as herdabilidades da produtividade e da massa de grãos foram maiores nessas linhagens, o que revelou menor influência de variações ambientais sobre a expressão desses caracteres. O caráter “stay?green” contribui para o aumento da produtividade e da estabilidade produtiva do trigo. |
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Palavras-Chave: |
Delayed senescence; Estabilidade; Herdabilidade; Herdability; Senescência retardada; Stability. |
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Thesagro: |
Triticum Aestivum. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/82722/1/Desempenho-per-se-e-parametros.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE) |
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Biblioteca |
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Registro |
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Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Florestas. Para informações adicionais entre em contato com cnpf.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Florestas. |
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Data corrente: |
27/09/2004 |
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Data da última atualização: |
21/07/2011 |
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Autoria: |
RESENDE, M. D. V. de; STURION, J. A. |
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Afiliação: |
RESENDE e STURION, Pesquisadores da Embrapa Florestas. |
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Título: |
Análise estatística espacial de experimentos via modelos mistos individuais com erros modelados por processos arima em duas dimensões. |
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Ano de publicação: |
2003 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista de Matemática e Estatística, v. 21, n. 1, p. 7-33, 2003. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A análise tradicioanl de experimetos de campo assume que todas as observações tomadas em posições adjacentes são não correlacionadas. Assim, a matriz de covariância residual é modelada como uma matriz diagonal, ou seja, com os erros assumidos como independentes. Entretanto, a dependência espacial existe e contribui para o aumento da variação residual, de forma que é importante considerá-las nas análises. O presente trabalho aborda a análise espacial de experimentos via modelos mistos individuais, considerando a estrutura de erros correlacionados modelada por processos ARIMA em duas dimensões. |
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Palavras-Chave: |
Análise de série temporal; Análise espacial; Delineamento experimental; Erro correlacionado; Processo estocástico; REM/BLUP individual. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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520 $aA análise tradicioanl de experimetos de campo assume que todas as observações tomadas em posições adjacentes são não correlacionadas. Assim, a matriz de covariância residual é modelada como uma matriz diagonal, ou seja, com os erros assumidos como independentes. Entretanto, a dependência espacial existe e contribui para o aumento da variação residual, de forma que é importante considerá-las nas análises. O presente trabalho aborda a análise espacial de experimentos via modelos mistos individuais, considerando a estrutura de erros correlacionados modelada por processos ARIMA em duas dimensões.
653 $aAnálise de série temporal
653 $aAnálise espacial
653 $aDelineamento experimental
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Registro original: |
Embrapa Florestas (CNPF) |
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